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| 16 GVEXECUTIVO • V 18 • N 4 • JUL/AGO 2019 • FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS
CE | A ERA DOS DADOS • DESAFIOS DE USAR DADOS PARA NOVOS FINS
DESAFIOS DE USAR DADOS
PARA NOVOS FINS
GVEXECUTIVO • V 18 • N 4 • JUL/AGO 2019 17 |
| POR SIMONE S. LUVIZAN
E scândalos recentes de vazamento e uso indevido de dados envolvendo gigantes de tecnologia e agentes públicos trouxe-ram à tona riscos e consequências nocivas do reúso de dados. O caso da Cambridge Analytica, por exemplo, expôs práticas co-merciais sombrias e falhas na segurança
em relação a dados dos usuários do Facebook. Já o evento conhecido como WikiLeaks desvelou procedimentos obs-curos de coleta de dados individuais pela Agência Nacio-nal de Segurança (NSA) dos Estados Unidos. Marketing abusivo, fraudes eleitorais e invasão de privacidade foram revelados nesses episódios, despertando o debate público e a atuação regulatória sobre o reúso de dados.
Nesse momento de transformação, as preocupações ficam concentradas em alguns aspectos do reúso de dados, como os relacionados à privacidade e às práticas de marketing e comércio de dados. Porém, para ampliar a visão sobre o tema, é preciso refletir mais profundamente sobre a diver-sidade de dados e de seus possíveis reúsos. Algumas situa-ções, como a análise de dados pessoais para fins comerciais, devem ser regulamentadas, controladas e, em alguns casos, coibidas. Em contrapartida, outras aplicações, como a reuti-lização de dados para pesquisas nas instituições científicas, devem ser estimuladas e desenvolvidas para que possamos, de fato, nos beneficiar desse novo paradigma informacional.
Para avançarmos nesse debate, é preciso abrir a caixa preta do reúso de dados e reconhecer seu ecossistema complexo.
Para explorar o potencial pleno do big data, precisamos compreender a complexidade de questões operacionais, tecnológicas, legais,
econômicas e sociais que surgem quando informações são reutilizadas.
| A ERA DOS DADOS • DESAFIOS DE USAR DADOS PARA NOVOS FINS
Multidisciplinar por natureza, o reúso de dados envolve diversos atores e
impactos que vão além da tecnologia.
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ABRINDO A CAIXA-PRETA O reúso de dados consiste na utilização de dados para
fins diferentes daqueles para os quais eles foram gerados. Há diversas formas de reutilizar dados (ver quadro abaixo), cada uma com suas particularidades e desafios. A iniciativa de um grande banco brasileiro para promover o reúso de dados de seus diversos sistemas internos demandou gran-de esforço corporativo para superar restrições culturais, mudar processos e políticas internas e ajustar a estrutura tecnológica e organizacional. Já a iniciativa de uma fin-tech criada por grandes investidores do Vale do Silício, que propõe usar dados de telefonia celular para avaliação
FONTE DOS DADOS
Dados InternosDados da entidade que está
promovendo o reúso
Dados PúblicosDados de domínio público,
abertos ao acesso livre
Dados Privados Externos
Dados privados de uma entidade diferente da que está promovendo o reúso
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Repropósito ou recontextualização de
dados internos:Envolve desafios como a revisão de políticas de governança, gestão de acessos, padrões para qualidade e curadoria
de dados internos. Pode também impactar a divisão
de responsabilidades entre as áreas geradoras e consumidoras dos dados e as equipes de tecnologia da
informação (TI) responsáveis pelos sistemas geradores
e consumidores dos dados. A organização tem acesso direto ao processo
de geração e reúso dos dados, podendo mobilizar os recursos necessários para superar os desafios
emergentes.
Repropósito de dados públicos ou privados externos:Pode envolver desafios como acesso e qualidade de dados, segurança digital, legalidade e aceitação do reúso de dados
pelos envolvidos nos processos de geração e reúso dos dados. Também pode implicar novas parcerias e modelos de negócio para viabilizar o fornecimento de dados de maneira
sustentável. A organização que está promovendo o reúso tem de interagir com agentes externos para resolver diversos dos
impactos emergentes.
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Recontextualização de dados públicos ou privados externos:
Todos os desafios do repropósito de dados públicos ou privados externos também estão presentes aqui e são
intensificados pela diversidade dos atores envolvidos. Ao usar dados externos gerados para fins não relacionados ao seu
propósito original, o reúso dos dados pode implicar a interação de agentes oriundos de ambientes distintos, com diferentes interesses, valores e níveis de maturidade digital. A proposta de valor do reúso também tende a ser mais inovadora, o que pode dificultar ainda mais sua compreensão pelos envolvidos
e aumentar as incertezas do processo.
TIPOS DE REÚSO DE DADOS E SEUS POTENCIAIS DESAFIOS
O reúso de dados implica desafios que vão
desde a mudança de processos e de cultura interna até as expectativas e os impactos
na sociedade.
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AS DIMENSÕES DO REÚSO DE DADOS E SUAS QUESTÕES CENTRAIS
FONTE: INSPIRADO EM ADVANCING THE EU DATA ECONOMY: CONDITIONS FOR REALIZING THE FULL POTENTIAL OF DATA REUSE E COMPLEMENTADO PELA AUTORA
Dimensão
Aspecto crítico
Questão central
Exemplos de temas
pertinentes à questão
Legal Tecnológica Intrínseca Societal Econômica
Legalidade
O reúso de dados é permitido?
- Privacidade e proteção de dados
- Propriedade intelectual
Factibilidade
O reúso de dados é factível?
- Interoperabilidade do sistema
- Formato e portabilidade dos
dados
Operacionalidade
O reúso de dados é operacional?
- Interesses e recursos das partes diretamente
envolvidas
- Adaptação de processos
Aceitabilidade
O reúso de dados é aceitável?
- Opinião pública
- Expectativas e impactos sociais
- Padrões culturais
Viabilidade
O reúso de dados é viável?
- Custos e investimentos
diretos e indiretos
- Modelo de negócio
de crédito, enfrenta questões totalmente distintas. Nesse caso, mais do que rearranjos internos, o tipo de reúso de dados exige suporte legal e apoio da opinião pública, en-tre outros desafios.
Refletir sobre a situação envolvida em cada categoria ajuda a abrir a caixa-preta do reúso de dados. Essa visão estimula a discussão sobre caminhos para explorar seus benefícios e mitigar suas dificuldades e consequências indesejadas.
RECONHECENDO O ECOSSISTEMA COMPLEXO Além de reconhecer os diversos tipos de reúso de dados,
é também fundamental compreender a complexidade de seu ecossistema, que envolve múltiplas dimensões: legal, tecnológica, intrínseca, societal e econômica.
Para que o reúso de dados possa acontecer de forma sus-tentável, é preciso que todas as dimensões estejam resol-vidas favoravelmente. Vale lembrar também que elas não operam de maneira isolada. A reprovação da opinião pú-blica, por exemplo, pode ter impacto nas leis e vice-versa. A disponibilidade tecnológica e o apoio dos agentes envol-vidos no processo podem afetar a viabilidade econômica e vice-versa. Assim, é importante que todas as dimensões se-jam analisadas e encaminhadas em conjunto.
O ecossistema de reúso de dados está ainda mais com-plexo e dinâmico nesse momento em que seus desafios
estão amplificados pelas transformações culturais e tec-nológicas que vivemos. Por exemplo, ao implementar novas práticas de reúso de dados, uma organização pode sentir falta de profissionais capacitados em suas equipes e, ao buscá-los no mercado, provavelmente terá certa di-ficuldade em encontrá-los. Nesse ambiente de mudanças, torna-se ainda mais crítico que todas as dimensões do re-úso de dados recebam atenção.
BUSCANDO NOVOS CAMINHOSO reúso de dados não é um tema inédito. Desde os primór-
dios dos sistemas de informação, sempre houve a expectativa
SIMONE S. LUVIZAN > Doutora em Tecnologia e Data Science pela FGV EAESP e diretora de Desenvolvimento e Projetos da Octua > [email protected]
PARA SABER MAIS:− Bart Custers e Daniel Bachlechner. Advancing the EU data economy: Conditions for
realizing the full potential of data reuse. Information Polity, v.22, n.4, 2017. Disponível em: dx.doi.org/10.2139/ssrn.3091038
− Mackinsey Global Institute. The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World, 2016 Disponível em: mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world
− Simone S. Luvizan. Reúso de dados na era do big data: uma jornada rumo a novos paradigmas no setor financeiro, 2019
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de “reaproveitar” os dados coletados. A disponibilidade atual de dados e de tecnologia, no entanto, fez dele um fenôme-no promissor e sem precedentes na história da humanida-de. Em um mundo cada vez mais orientado a dados, para muitas empresas explorar informações internas e externas passou a ser uma questão de sobrevivência.
As empresas “nativas digitais” já surgem com alguma cultura analítica. Às empresas tradicionais, têm cabido a árdua missão de se transformar para desenvolver uma nova cultura digital. Ainda que as primeiras larguem na frente, nenhuma delas está livre dos desafios do novo paradigma de dados, especialmente neste momento de mudanças que estamos atravessando. Multidisciplinar por natureza, o reúso de dados envolve diversos atores e impactos que vão além
da tecnologia. Compreender a diversidade desse fenômeno e a amplitude de seu ecossistema é um passo fundamental nessa jornada. Precisamos ampliar nossa visão sobre o tema para buscar novos caminhos.
Temática Exemplos de desafios
Tecnologia
Incompatibilidades e problemas de integração com sistemas legados; falta de padrões e boas práticas para implantação de ferramentas novas; procedimentos de governança de tecnologia da informação (TI) inadequados às novas estruturas tecnológicas; falta de conhecimento sobre como implementar controles adequados às novas dinâmicas de uso de dados.
Acesso aos dados
Políticas de segurança da informação e procedimentos de governança que restringem ou desestimulam o reúso de dados nas organizações; custos de obtenção de dados incompatíveis com o uso; dificuldades de acesso a dados para validação de modelos; abordagens de gestão de risco orientadas ao acesso e não ao uso; incertezas sobre a legislação e a opinião pública sobre o reúso dos dados e os novos modelos de negócio que dele emergem.
Qualidade dos dados
Paradigma de qualidade de dados orientado pelo uso de dados inadequado à situação atual em que nem todos os fins são previstos; necessidade de mudanças no padrão de qualidade dos dados em função de seus novos usos; interferências culturais e de comportamentos individuais sobre a qualidade dos dados públicos.
Curadoria de dados Falta de estrutura de documentação e metadados para suportar a disseminação do reúso de dados internos; falta de curadoria para estimular o reúso dos dados já capturados de fontes externas ou internas.
Profissionais capacitados
Escassez de profissionais capacitados no uso de novas tecnologias e métodos estatísticos tanto na área de TI (data scientist) como nas áreas de negócio (citizen data scientist).
DESAFIOS AMPLIFICADOS NESSE MOMENTO DE TRANSFORMAÇÃO